Сервер поиска MCP с ранжированием на основе обратной связи для Claude Desktop

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 28 февраля 2026 г.🔗 Source
Сервер поиска MCP с ранжированием на основе обратной связи для Claude Desktop
Ad

Для Claude Desktop был создан MCP-сервер поиска (Model Context Protocol), реализующий ранжирование на основе обратной связи. Сервер запускает две поисковые системы — Exa и Tavily — параллельно, и для использования не требуется API-ключ.

Настройка и конфигурация

Чтобы добавить этот сервер в конфигурацию вашего Claude Desktop, используйте следующий фрагмент JSON:

{
  "mcpServers": {
    "meyhem": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-remote", "https://api.rhdxm.com/mcp/"]
    }
  }
}
Ad

Рабочий процесс инструментов

Сервер предоставляет три инструмента, которые следуют определенной последовательности:

  • search → select → outcome

После использования результата поиска пользователи сообщают, сработал ли он, через инструмент outcome. Этот сигнал обратной связи затем передается в алгоритм ранжирования, в результате чего URL-адреса, которые помогают агентам добиваться успеха, повышаются в приоритете для всех пользователей. Система спроектирована так, чтобы улучшаться по мере увеличения числа пользователей.

Сервер доступен по адресу https://api.rhdxm.com и был опубликован в сабреддите r/ClaudeAI пользователем /u/Dashcamvideo.

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

Ad

👀 Смотрите также

VectorClaw v1.0.0: MCP-сервер для управления роботом Anki Vector
Инструменты

VectorClaw v1.0.0: MCP-сервер для управления роботом Anki Vector

VectorClaw v1.0.0 — это MCP-сервер, который позволяет OpenClaw управлять роботами Anki Vector с помощью 23 специальных инструментов для речи, движения, восприятия, сенсоров и функций дисплея.

OpenClawRadar
Открытый MCP-сервер памяти с графом знаний и функциями обучения
Инструменты

Открытый MCP-сервер памяти с графом знаний и функциями обучения

Открытый MCP-сервер, написанный на Rust, предоставляет постоянную память для ИИ-агентов с архитектурой графа знаний, геббовским обучением и гибридным поиском. Его размер составляет 7,6 МБ с задержкой менее миллисекунды, и он работает с любым MCP-совместимым клиентом.

OpenClawRadar
Спексмаксинг: Борьба с ИИ-психозом с помощью YAML-спецификаций и ACAI
Инструменты

Спексмаксинг: Борьба с ИИ-психозом с помощью YAML-спецификаций и ACAI

Acai.sh представляет Specsmaxxing: метод борьбы с потерей контекста AI-агентами путем написания требований в YAML и использования нумерованных критериев приемки для ИИ (ACAI), на которые агенты ссылаются в коде.

OpenClawRadar
Фреймворк с открытым исходным кодом для мультиагентных систем, извлечённый из утечки кода Claude.
Инструменты

Фреймворк с открытым исходным кодом для мультиагентных систем, извлечённый из утечки кода Claude.

Разработчик извлек систему оркестрации мультиагентов из утекшего исходного кода Claude Code и перестроил ее в модель-независимый фреймворк с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Фреймворк на TypeScript объемом 8 000 строк включает планирование задач, меж-агентное взаимодействие и встроенные инструменты.

OpenClawRadar